云数据年代的到来，推进了各行各业的深化改革，数据的价值得到海量范围的一同认同。云数据技术的进步推进着金融范围的数字化转型，尤其是具备数据优势的商业银行也纷纷进行云数据应用，力图通过云数据技术减少银行风险，达成自己的可持续进步。

1云数据技术在商业银行风险管理应用的优势

云数据技术具备传统数据管理没办法比拟的优势，在商业银行风险管理中应用云数据技术是新年代进步的势必需要。

1.1大大降低信息不对称

信息不对称是导致商业银行风险的主要原因，云数据技术的深入应用可以大大降低信息不对称，从而达成优质的风险管控。通过深入挖掘、整理商业银行内部积累数据和外部共享数据能达成对顾客的精确画像，展示真实的顾客风险情况。通过对顾客财产、财务、买卖、行为、市场和地区等方面数据的整理，形成全方位的顾客风险视图，并通过全过程的云数据剖析，准时学会顾客状况，前瞻性地发现风险，从而达成有效的风险管理。具体而言，在贷前环节，云数据技术通过整理顾客数据，达成对顾客精确的综合评分，包含信用评分和偿债能力评价等，从而为顾客准入提供有效指导，降低商业银行不好的贷款率，减少经营风险。在贷中环节，商业银行通过动态的内外部数据搜集、整理和剖析，达成对贷款顾客的实时监控，准时进行风险预警，降低银行的潜在损失。在贷后管理阶段，通过云数据技术能对逾期顾客的企业、资产和其他个人信息有更全方位的判断，从而为贷后催收提供便利，达成更高效的不好的资产处置。

1.2进行更全方位的风险辨别与评估

风险辨别与评估是进行有效风险管理的基础，云数据技术的应用能更全方位地进行风险辨别与评估。商业银行的风险主要包含信用风险、操作风险和市场风险三大类。针对信用风险，现阶段国内商业银行不只缺少统一的风险评估，还缺少针对中小微型企业和个人信用的评估方法，风险评估不全方位、不科学。通过云数据平台，商业银行可在打造丰富的风险库的基础上，通过很多数据的采集、剖析和交叉对比，量化顾客的风险情况，从源头上降低贷款风险，防止不好的贷款的产生。针对操作风险，商业银行可以借助云数据技术对内外部损失数据进行系统、深入的剖析，从而获得风险点，健全内部操作步骤，提升风险管理。针对市场风险，商业银行可以借助云数据技术对商品买卖价格、利率变化情况进行实时监控，并进行准确的风险计量与评估，最大程度地降低市场风险的影响。

1.3达成更为全方位的风险监控

借助云数据技术，商业银行可以更好地计量风险，达成全过程、全方位的风险监控，达成全方位风险管理。一方面，商业银行可以借助云数据技术达成风险定量剖析，通过搭建云数据平台，挖掘和整理数据之间的内在关系，打造风险计量模型库，量化管理信用风险；其次，商业银行可以借助云数据技术达成动态风险监管。风险与商业银行的运营进步相伴而生，无时不在。因此，静态的风险管理注定没办法满足商业银行进步需要的，通过云数据技术对实时数据进行采集、剖析和智能评估，能准时发现风险，达成实时风险监控。总之，云数据技术帮助更精准的风险辨别，实时的风险监控，从而达成全方位风险管理，促进商业银行的持续健康进步。

2云数据背景下商业银行风险管理存在的问题

云数据背景下，商业银行纷纷开始进行数字化转型，然而受多方面原因影响，现阶段商业银行风险管理在融入云数据技术中还存在一些问题。

2.1云数据加剧了商业银行信息安全隐患

云数据技术的应用是新年代下商业银行风险管理的大势所趋，然而因为云数据来源的广泛性及网络的共享性，致使商业银行更容易产生信息安全隐患。一方面，如若管理步骤存在漏洞，或云数据平台存在漏洞致使黑客攻击及数据泄露，就会给商业银行带来没办法估量的损失，也会泄露顾客的隐私，导致顾客对银行的不信赖；其次，云数据采集的范围广、内容冗杂，涉及一个采集标准和尺度的问题，这是云数据技术应用中常见面临的困境，对数据格外敏锐的金融业更是这样。因此，若商业银行在云数据采集中缺少明确的规范，就大概存在过度采集的问题，不只会侵犯顾客的合法权益，还面临道德和法律上的问题。

2.2部门间顾客信息数据割裂

顾客信息数据割裂致使商业银行云数据技术应用效率较低，主要表目前两个方面：一方面，行内数据缺少推荐。各商业银行分行、支行获得的数据主如果为了本经营行用，行内共享程度不高。因为总行搜集数据主如果为了风险管理与评估，分支行搜集数据则主要为了贷款业务需要，在数据搜集和用中总行与分支行之间、各分支行之间缺少紧密的交流，一些商业银行还缺少统一的云数据信息平台，这就导致顾客信息数据的割裂，不只导致工作上的重复和低效率，还增大了风险管理困难程度；其次，统一经营行不同部门间信息共享度不高，顾客信息数据割裂。一般而言，对顾客数据进行采集的有个人信贷部门、零售部门和私人银行部门，这几个部门负责的业务不同，风控管理也有较大差别，在信息采集、剖析过程中的规范也有较大差异，因此各部门各自采集的信息既可能导致要紧信息的缺失，又可能产生重复性的工作内容，增大了商业银行风险管理的困难程度。

2.3云数据开发能力有待提升

商业银行传统风险管理大都是对结构化数据进行处置，然而在云数据背景下，商业银行一方面要面对海量非结构化数据，其次是数据处置规模呈几何量增长，这对商业银行云数据开发能力提出了更高的需要。面对数据量大、结构复杂的数据，商业银行云数据开发能力呈现不足的近况，主要表目前三个方面：第一，传统的数据处置硬件系统和软件系统已经没办法满足高效率的数据处置需要。传统数据处置系统数据处置效率不高，并且对不少非结构性数据没办法处置，不可以有效挖掘数据背后反映的风险；第二，云数据处置技术缺失。一些商业银行仍使用传统数据处置思维，缺少对云数据技术应用的策略意识，没引进有关云数据处置技术，致使银行在云数据处置上的核心能力不足；第三，云数据专业人才缺失。这是影响商业银行云数据开发能力的要紧原因，下文将着重剖析。

2.4云数据专业人才缺失

专业人才是云数据背景下商业银行深化云数据应用能力、提升风险管理水平的必要保证。云数据技术在商业银行风险管理中的应用，一方面是云数据的采集、剖析与预警，需要处置大量的数据内容；其次是构建风险模型。商业银行传统数据处置以报表剖析为主，涉及的数据量相对较少，处置起来较为简单。在风险管理上，传统办法是使用样本剖析，非常难展示商业银行风险管理的真实状况，而云数据技术是从全样本出发，处置的数据量、复杂程度都大大增加，这就对员工提出了更高的需要，他们不只要拥有风险管理有关常识，还要拥有数学、统计学、金融学等有关范围的常识。就近况而言，一些商业银行缺少云数据专业人才，致使在云数据技术应用上存在瓶颈，风险管理水平不佳。

2.5缺少对外数据合作机制

商业银行借助云数据技术进行风险管理的首要条件是全方位的基础数据，不只需要银行内部获得的数据资料，还需要外部的数据作为补充。然而，现阶段因为顾客隐私和封控方面原因的影响，很难打造充分的外部数据共享。顾客出于自己的利益考虑，依据不同银行的风控管理在信息提供上会有所美化，商业银行很难从多个角度对信息的真实性进行验证。同时，无论是人民银行的征信系统还是商业银行我们的数据库，顾客信息的时效性都存在非常大问题，这会给银行带来风险。除去信贷风险外，商业银行同业之间缺少系统风险、操作风险方面的数据共享，也不利于商业银行的风险防控。

3云数据背景下商业银行风险管理优化方案

针对云数据背景下商业银行风险管理存在的问题，本文针对性地提出了优化方案。

3.1强化数据风险管控

要想保证数据安全，就需要强化数据资源风险管控。第一，商业银行要看重信息化建设，健全云数据平台，做好信息安全防护，防止因黑客入侵导致的信息泄露，保证数据安全；第二，因为云数据的关联性强，商业银行要加大与监管机构的合作，协调云数据链条中涉及的监管机构与合作单位，一同拟定数据安全指标，明确数据采集标准、采集范围和用范围，严格根据基于法律范畴内的数据安全指标采集、用数据，防止过度采集数据状况的发生，维护顾客的合法权益；最后，商业银行要强化职员的数据安全意识，健全内部数据管理和操作步骤，拟定标准化的数据采集、用步骤体系，加大内部监管，预防因操作风险致使的数据泄露、过度采集问题，切实确保数据安全。

3.2完善企业级信用风险剖析与预警平台

针对顾客信息数据割裂问题，商业银行要打造完善企业级信用风险剖析与预警平台，达成充分的数据共享与风险防控，减少银行风险。商业银行要整理现有些风险监测与预警系统，搭建统一的风险剖析与预警平台，达成总行、分行和支行等不同层级、不同区域商业银行及同一商业银行不同部门的充分信息共享，统一数据搜集、整理，和统一风险辨别、监控和应付，既能通过统一平台减少风险管理本钱，又能提升风险管理的深度和效率，从而准时进行风险辨别和防范。企业级信用风险剖析与预警平台要在对整个商业银行数据进行搜集、剖析和整理的基础上，构建健全的风险模型库，并对各项业务环节包括的实质性风险与风险边界进行统一监控，准时辨别和解决风险。

3.3提升银行数据开发能力

要想提升商业银行云数据开发能力，就需要树立云数据策略理念，落实云数据开发的硬件、软件条件，充分应用云数据开发技术，培养云数据开发人才，达成云数据开发能力的全方位提升。第一，商业银行要看重云数据技术，灌输云数据技术的重要程度，让每一个职员都意识到云数据技术的重要程度，形成云数据思维，形成在工作中用数据、用数据了解话的文化环境；第二，商业银行要打造完善云数据开发硬件和软件系统。硬件系统方面，对现有硬件系统进行更新、升级，满足云数据存储、计算、开发的需要，为云数据开发奠定好的硬件基础。软件系统方面，搭建云数据平台和数据智能引擎，为批量数据采集、挖掘和剖析创造好的软件条件；最后，商业银行要不断提升云数据技术核心处置能力。加大云数据技术有关培训，尤其是对基础数据搜集有关职位的培训及数据处置和剖析有关职位的专业培训，对于有条件的，可以让职位职员到出色同业进行学习，提升数据开发能力。

3.4加大云数据人才的引进与培养

人力资源是企业进步的核心竞争优势。针对商业银行云数据人才不足的情况，商业银行要加大云数据人才的引进与培养，从根本上提升云数据的应用能力。第一，商业银行要加大云数据专业人才的引进和留用。在人才引进上，商业银行可以重点使用校企协作的人才开发模式，与高校有关专业进行紧密协作、定向培养，并邀请出色学生到银行实习、见习，与其签订用工意向，达成源源持续的人才储备。在人才留用上，商业银行要打造具备市场竞争优势的薪资体系，使用多元化的勉励方法，构建与职员一同进步的企业策略，充分达成留住人才的目的；第二，商业银行要加大职员培训，提升职员云数据意识和云数据处置能力。依据职位进步需要，拟定健全的职位培训计划，进行针对性的云数据技术职员培训，全方位提升职位职员云数据素养；最后，商业银行要搭建职位轮动体系。让各分、支行推荐数据剖析职位职员到总行数据中心进行阶段性交流工作，通过工作实践提升职员的云数据素养，达成云数据人才的引进与培养。

3.5强化同业协作，保证数据安全

外部数据是商业银行达成全方位云数据剖析的要紧基础，因此商业银行要强化同业协作，减少商业银行风险。一方面，商业银行要搭建行业间数据共享平台，达成商业银行信贷风险、系统风险和操作风险有关数据、资料的实时共享，从而为云数据剖析提供足够的样本来源，减少其风险。现在，除去人民银行的征信系统平台外，市场中还有针对信贷顾客的一些征信数据平台，但缺少统一的商业银行行业间数据共享平台。因此，有关部门要发挥引导功能，推进打造行业间数据共享平台，强化同业协作，达成封控的目的；其次，行业间数据共享并不意味着对顾客隐私的掠夺，相反，在这个过程中商业银行要愈加重视顾客隐私与信息安全，明确信息共享的界限，对涉及顾客隐私、未经顾客赞同的信息坚决不可以共享，切实保障数据安全。